《数据安全法》正式发文，数据分类分类是重点，深信服探索数据分类分类6月10日，《中华人民共和国数据安全法》被人大发文中华人民共和国第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议审议通过，自2021年9月1日起施行。图片来源中国全国人大网《数据安全法》规定：国家建立数据分类分类保护制度，对数据实行分类分类保护。数据分类分级工作是基础和核心。下一步，数据分类分级工作将成为各相关单位必须重视的工作重点。一方面，对于数据本身而言，“数据”已经成为与土地、资本、劳动力并列的“生产要素”，具有巨大的价值。一旦数据遭到破坏或泄露，使用这些数据信息将对国家安全、公共利益等造成损害。另一方面，《数据安全法》也明确规定，不履行数据安全保护义务将承担法律责任。监管者和执法者都需要高度重视。数据分级分类工作作为数据分类分级保护体系的基础和核心，不仅是数据安全治理的第一步，也是当前数据安全治理的痛点和难点。怎么理解呢？做好数据安全工作需要做很多事情。要对数据收集、存储、使用、处理、传输、提供、披露等各个环节的数据安全风险进行监测、评估和防护。脱敏、数据加密、审计溯源等技术手段。只有做好数据分级分类工作，才能做好后续的数据安全建设。换言之，数据分级分级制度相当于数据安全法的依据。深信服率先探索智能化数据分类分级，但需要看到的是，国内数据分类分级大多还停留在基础层面，多以人力为主。另一方面，由于人为因素的影响，传统的基于正则表达式的工具识别准确率很低。基于这些共性问题，深信服智能数据分类分级平台率先引入人工智能和机器学习算法。与传统的数据分类分级方法相比，机器学习技术大大提高了准确率，进一步提高了工作效率，降低了人工成本，在数据分类分级方面做出了有效实践。深信服智能数据分类分级平台的工作机制如下：首先，分类分级策略定义。平台内置通用分类分级策略，用户可根据国家和行业相关数据分类分级标准规范进行设置。数据分类策略用于定义数据的类型，数据分类策略用于定义数据的安全级别。二、多维数据特征提取。平台可对接各类数据库，实现数据资产的自动发现和数据目录的生成，通过机器学习算法从数据中自动提取多维元数据特征向量，对具有相似领域的数据领域进行聚合分类。三是智能分类和分类推荐。平台会智能推荐相似的数据类别和级别，实现数据的智能分类分级。同时，在用户分类分级过程中，会不断学习用户对数据的标注，提高智能推荐率。目前，分类分级智能推荐率达到90%。％多于。同时，分类定级结果以API的形式对外开放，业务系统和安全系统均可调用API基于数据分类定级进行精细化的数据管控和安全防护结果。目前，深信服智能数据分类分级平台已经经过众多客户的测试验证和使用，受到了用户的一致好评。此外，深信服以数据智能分类分级为核心的数据共享安全解决方案在贵州数博会上荣获2021年度“数字政府解决方案案例创新奖”，并在行业内得到成熟广泛的应用。未来，深信服将严格遵守《数据安全法》的相关法律法规，同时帮助更多用户规范数据处理行为，保障数据安全，促进数据开发利用，维护合法权益保护与数据相关的个人和组织，在维护国家主权、安全、发展利益等方面持续努力。
